摘要
면역 클러스터링과 면역 진화 계획을 결합한 방사 기저 함수 (RBF) 신경망 설계 방법이 제안되었으며, 이 방법은 RBF 신경망의 숨겨진 노드 수와 데이터 중심 위치를 적응적으로 결정하기 위해 인공 면역 클러스터 메커니즘을 활용하고, 핵 함수 폭을 백신으로 추출하고 면역 선택 작업을 통해 네트워크 출력 계층의 가중치를 결정합니다. RBF 신경망 설계 방법을 사용하여 중속성 석탄미분기의 출력 온도와 입구 공기 유량에 대한 RBF 신경망 모델을 구축하였고, 시뮬레이션 결과 이 모델은 높은 정확도를 보였습니다.
关键词
열 발전소 ; 중속성 석탄미분기 ; RBF 신경망 ; 면역 클러스터링 ; 면역 진화 계획 ; 모델링